{"id":1827,"date":"2020-02-02T12:00:01","date_gmt":"2020-02-02T11:00:01","guid":{"rendered":"https:\/\/takatoa.net\/wp\/home\/lab-2\/"},"modified":"2025-07-05T15:40:25","modified_gmt":"2025-07-05T13:40:25","slug":"grundlagen","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/takatoa.net\/qai\/home\/grundlagen\/","title":{"rendered":"grundlagen"},"content":{"rendered":"
\"\"
Quelle: Uwe Vigenschow | dotnetpro 05\/2018<\/h6><\/div>

moving targets<\/span><\/h2>

Gleichzeitig mit der schrittweise Ann\u00e4herung an die L\u00f6sung \/ das Ziel w\u00e4hrend des Projektverlaufs ver\u00e4ndert sich auch die L\u00f6sung \/ das Ziel selbst. Der verf\u00fcgbare Spielraum wird durch die vorweg getroffenen Entscheidungen zwar immer mehr reduziert. Gleichzeitig bewegt sich das Ziel selbst aber kontinuierlich weiter.<\/p><\/div> <\/div> <\/div> <\/div>

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Logistische Funktion<\/span><\/h2>


\u201eNichts kann in einer endlichen Welt unendlich werden.\u201c<\/span> (Manfred Eigen) \n
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Exponentielle Wachstumsprozesse werden immer durch Mangel begrenzt und es kommt zu nicht vorhersehbaren Diskontinuit\u00e4ten. Dann geht das exponentielle Wachstum h\u00e4ufig in eine logistische Kurve \u00fcber. Dabei ist es egal, ob es sich um das Wachstum der Weltbev\u00f6lkerung, Bakterienpopulationen oder Ebola-Kranke handelt. Die logistische Kurve hat einen S-f\u00f6rmigen Verlauf und wird durch folgende Funktion beschrieben:<\/p>\"Logistische

    <\/h6><\/span> Weitere Infos <\/a><\/div>
\"Logistische
Quelle: http:\/\/anorg-chemie.blogspot.com\/2016\/04\/<\/h6>\"Logistische
Quelle: https:\/\/deacademic.com\/pictures\/dewiki\/76\/LogistischeFunktionPlus.png<\/h6><\/div> <\/div> <\/div> <\/div>
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<\/div> <\/div> <\/div> <\/div>
\"Abstufung
Quelle: https:\/\/www.aisoma.de\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/KI_Abstufungen.jpg<\/h6><\/div>

K\u00fcnstliche Intelligenz<\/span><\/h2>

K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) \u2013 engl.: \u201eArtificial Intelligence\u201c (AI) \u2013 ist ein Teilgebiet der Informatik, das den Mechanismus des intelligenten menschlichen Verhaltens modelliert. Dieser Ansatz wird durch Simulation mit Hilfe von k\u00fcnstlichen Artefakten erreicht, typischerweise mit Computerprogrammen auf einer Maschine, die Berechnungen durchf\u00fchrt. Es ist zu beachten, dass die Maschine keine elektronische Maschine sein muss.<\/p><\/div> <\/div> <\/div> <\/div>

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artificial: made by people, often as a copy of something natural<\/span>\n
aus: Cambridge Dictionary\n
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Der Begriff \u201eK\u00fcnstliche Intelligenz\u201c selbst wurde von dem amerikanischen Informatiker John McCarthy erfunden und im Titel einer Konferenz verwendet, die im Jahr 1956 am Dartmonth College in Hanover, New Hampshire, USA stattfand. Sie gilt seither als die Geburtsstunde der K\u00fcnstlichen Intelligenz als akademisches Fachgebiet. \n

Das Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence<\/span> war ein Forschungsprojekt, stand unter der Leitung von John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester und Claude Shannon.<\/p><\/span>Weitere Infos<\/a>

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Eine allgemeing\u00fcltige bzw. von allen Akteuren konsistent genutzte Definition von KI gibt es bis heute nicht. Allgemein anerkannt ist, dass sich KI-Forschung zwei Feldern zuordnen l\u00e4sst: der \u201eschwachen\u201c und der \u201estarken\u201c KI. Die \u201estarke\u201c KI formuliert, dass KI-Systeme die gleichen intellektuellen Fertigkeiten wie der Mensch haben oder ihn darin sogar \u00fcbertreffen k\u00f6nnen. Die \u201eschwache\u201c KI ist fokussiert auf die L\u00f6sung konkreter Anwendungsprobleme auf Basis der Methoden aus der Mathematik und Informatik, wobei die entwickelten Systeme zur Selbstoptimierung f\u00e4hig sind. Dazu werden auch Aspekte menschlicher Intelligenz nachgebildet und formal beschrieben bzw. Systeme zur Simulation und Unterst\u00fctzung menschlichen Denkens konstruiert.<\/p>

Durch den Einsatz von Metzhoden der KI k\u00f6nnen neue und wesentlich effektivere Wege der Datenanalyse als bisher entwickelt werden. Die Ableitung komplexer Korrelationen aus verschiedenen Eingabeparametern kann zu neuen Prognosem\u00f6glichkeiten, Genauigkeiten und Erkenntnissen f\u00fchren. Der gewohnte Blick auf umfangreiches, raum-zeitabh\u00e4ngiges Datenmaterial wird direkt in das Informationssystem verlagert und damit f\u00fcr die eigentliche Fragestellung in ihrem technischen und raum-zeitlichen Kontext ge\u00f6ffnet.<\/p>

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Quantum Computing<\/span><\/h2>

Quantencomputer nutzen die Gesetze der Quantenmechanik um die technologischen Grenzen klassischer Berechnungsmethoden zu entgehen<\/p><\/span> Weitere Infos <\/a> <\/div>

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Quelle: https:\/\/www.ibm.com\/quantum-computing\/<\/h6><\/div> <\/div> <\/div> <\/div>

Um Machine Learning auf verf\u00fcgbaren Quantenprozessoren umzusetzen,  m\u00fcss diese L\u00f6sungen <\/span>sowohl einen Quanten- als auch einen
\nklassischen Prozessor in Verbindung zu setzen, wobei nur eine minimale Anzahl von Operationen auf dem Quantenprozessor realisiert wird. In diesem hybriden Framework besteht die Verwendung des Quantenprozessors darin, einen bestimmten Quantenzustand vorzubereiten, der durch einen Satz von Variationsparametern parametriert wird. Man extrahiert dann aus diesem Zustand eine Sch\u00e4tzung der objektiven Funktion durch wiederholte Messungen.<\/p> <\/span>Weitere Infos<\/a><\/div>

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Quelle: Uwe Vigenschow | dotnetpro 05\/2018 moving targets Gleichzeitig mit der schrittweise Ann\u00e4herung an die L\u00f6sung \/ das Ziel w\u00e4hrend des Projektverlaufs ver\u00e4ndert sich auch die L\u00f6sung \/ das Ziel selbst. Der verf\u00fcgbare Spielraum wird durch die vorweg getroffenen Entscheidungen zwar immer mehr reduziert. Gleichzeitig bewegt sich das Ziel selbst aber kontinuierlich weiter. Logistische Funktion…
Weiterlesen<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":37,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-1827","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/takatoa.net\/qai\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1827","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/takatoa.net\/qai\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/takatoa.net\/qai\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/takatoa.net\/qai\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/takatoa.net\/qai\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1827"}],"version-history":[{"count":33,"href":"https:\/\/takatoa.net\/qai\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1827\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":4492,"href":"https:\/\/takatoa.net\/qai\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1827\/revisions\/4492"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/takatoa.net\/qai\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/37"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/takatoa.net\/qai\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1827"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}